和心理学一样，历史学这一领域同样存在“重复性危机”。历史学者乐于根据片段的历史去讲述一个个具有戏剧性效果的故事，因为故事能引人关注并产生影响。但故事是事实的过滤器，它们丢弃了所有不符合故事的事实，只留下叙事者想要我们关注的内容。从这个意义上说，它们就像是意识形态。故事与随机性或结构性力量是不兼容的，它们依赖因果链和个人动机。新冠是不可能偶然出现的。它是某种阴谋。阴谋论不是理论，阴谋论其实就是故事。故事对我们怀疑和质疑的能力产生了麻醉作用。如果你阅读的历史书讲述了一个伟大的故事，这个故事巧妙的融入了你已经相信的主导叙事之中，那么你需要更多怀疑它的真实价值。

即使 Twtter 用户体验多么糟糕，它的老板马斯克（Elon Musk）多么令人讨厌，它的用户仍然留在那里，去中心化微博客替代 Mastodon 未能吸引到更多 Twtter 用户，前 Mastodon 实例管理员解释了其中的原因：对于绝大多数用户而言 Mastodon 没有独特的卖点，从功能上讲它本质上是 2008 年的 Twtter，而从功能角度看 2023 年的 Twtter 能让绝大多数用户满意；对 99% 的用户来说去中心化不是卖点，就像绝大多数用户不在意开源或自由软件，在意识形态上也不反对私有软件；去中心化让用户体验糟糕；管理 Mastodon 的人对现状感到满意，他们认为其他人只需要接受就行，新用户无法将他们的体验反馈给管理者，他们会选择离开；Mastodon 扩展性不行，其用户群只接受慈善不接受其它任何资助模式；在很大程度上，Mastodon 的文化是排外的。

生成式 AI 模型正在改变网络经济，使生成低质量内容变得更便宜。随着 AI 生成内容的普及，许多人担心我们所习以为常的旧 Web 正在被杀死。新闻网站评级工具 NewsGuard 从今年 5 月开始跟踪 AI 生成新闻和信息网站（UAIN），每周能发现 25 个新的 UAIN，如今可能有数百个 AI 生成内容网站。部分网站平均每天生成超过 1200 篇文章，几乎没有明显的人工编辑监督。相比下 《纽约时报》每天发表约 150 篇文章。聊天机器人互相引用错误信息，Snapchat 和 Instagram 尝试用 AI 代替你的朋友与你聊天，Reddit 社区在抗议、Stack Overflow Mod 在罢工...旧的 Web 在死亡，新的 Web 在挣扎着诞生。AI 正在加速这一切的变化。

AI 是历史上发展速度最快的技术之一。一年前几乎没人谈 AI，今天几乎每个人都在谈论 ChatGPT 和 DALL-E 等生成式 AI 工具如何影响未来工作。一个关键问题是：AI 支配的未来将如何影响人类的思维？AI 将让制作虚假信息变得更容易，从虚假图像到深度伪造到虚假新闻。这将影响人们在社交媒体上浏览时对信息的信任感。AI 能让一个人模仿另一个人，这可能会影响人们对身份的看法。你的个人身份也会受到深度伪造的威胁。在技术已经成为一大问题的时代，AI 可能会让人类更依赖于技术更容易被分心。加州州立大学 Dominguez Hills 分校的 Larry Rosen 教授称他担心 AI 会让人类愈加依赖技术。为了避免压力，人类喜欢事情尽可能简单尽可能容易，因此他们会尝试将生活的每个方面都自动化。AI 可能会导致人类停止学习他们本应学习的东西。但在 AI 渗透的不断变化的世界里，人们可能会因此无所适从而压力倍增。普林斯顿大学的心理学教授 Michael Graziano 认为，AI 可能会创作一个后真相世界，人们可能会更容易相信虚假故事。

科技巨头们最近动辄成千上万规模的裁员，可能让人产生这些公司冗员过多的印象，部分员工在 Tiktok 上发布的公司内部视频也让人觉得他们尽在玩不在工作。其实科技巨头们雇佣如此多的员工是出于理性是一种长期投资。首先基础设施上的投资是外人看不见的，但能感受得到，比如更低的延迟更快的响应服务更可靠，这些因素都可能影响到用户是选择你的服务还是竞争对手的服务。其次是试验，公司内部在进行各种数以百计的试验，100 个团队做的试验可能只有一个成功，从而被外界知晓，但这并不意味着其它 99 个团队做的工作是无用功，只要公司规模足够大，做这种大概率失败的游戏是值得的。最后是阻挡竞争，如果你不雇佣这些人才那么他们可能会去创业，最终可能会冲击到你的业务，这是科技巨头们收购创业公司和雇佣大量员工的一大动机。

Google CEO Sundar Pichai 在宣布裁员 1.2 万名员工时表示他本人对目前的情况承担全部责任。他付出的代价是大幅减少奖金。此类的代价在亚马逊、英特尔、微软等公司高管身上都能看到。这些 CEO 们将公司置于不可持续的境地，假定新冠驱动的科技繁荣未来会成为一种常态。现在期望破灭了，普通的员工承受了错误决策的冲击，而责任最大的高管却没有面临任何有意义的后果。他们本应该因为管理不善遭到解雇。在公布的裁员声明中，几乎每一家科技公司都将主要责任归咎于经济环境。亚马逊说经济不确定，Salesforce CEO Marc Benioff 说经济衰退，PayPal 说宏观经济环境不景气。但很多问题的根源都是 CEO 们的愚蠢决定。

AI 能轻而易举的打败最强的国际象棋选手，但 AI 驱动的扫地机器人仍然会卡住某个地方耗尽电力。你认为 AI 对企业哪方面的影响最大：能完成曾经由人类完成特定任务的机器人，还是基于历史和当前可用数据做出最佳商业决策的程序？AI 首先取代的可能不是临时工而是中层管理，而这将能为企业每年节省数十亿美元，也能为推动 AI 自动化提供资金。当然不是所有人都认同这一观点。

五次赢得国际象棋世界冠军赛的挪威国际象棋特级大师 Magnus Carlsen 最近被一位年仅 19 岁的新人 Hans Moke Niemann 击败，结束了 53 场不败连胜的记录。这位卫冕国际象棋世界冠军在失利之后退出了比赛，引发了争论。他的对手 Niemann 被怀疑作弊，但 Niemann 本人坚决否认，虽然他承认曾在网上进行的比赛中作弊过。作弊指控缺乏可靠的证据。曾培训过 Niemann 的知名教练 Jacob Aagaard 站在了 Niemann 这一边，认为 Carlsen 过去输掉比赛之后的表现也很糟糕，他就像一个不习惯输了的顽童。

我们认为这些是理所当然的：自来水、电、洗衣机和手机等。在自由开放社会里，我们认为这些无形的东西也是理所当然的：言论自由、财产权、隐私，等等。有形和无形的发明都会产生社会影响。以互联网为例，类似公路、自来水和电力，它改变了我们所知的世界。但互联网还没有完全成型，还在演变中，我们对它的理解也在不断变化。在互联网诞生之初，公众对于未加密通信的社会影响所知不多。Eric Hughes 在 1993 年指出，隐私对于开放社会的数字时代是必不可少的，隐私不是秘密，隐私是不想让全世界知道的事情，而秘密是不想让任何人知道的事情。隐私是一种向世界可选择展示自己的权力。30 年后，人们现在认识到隐私是数字时代的必需品。我们今天生活在一个奥威尔式世界中的原因之一是互联网一开始没有默认加密。隐私不是要隐藏什么，它是一种可选择展示自己、展示自己的想法和喜好的自由，它事关自由，是自由的保障。我们造墙、窗、窗帘、遮阳板和有色窗户，是为了在物理世界提供部分的隐私保障。我们创造数字加密和签名方案，也是为了确保数字世界的隐私和真实。隐私不是一种选择，它和自由是一体两面。

流行社交媒体过去几年的演变事实上是去社交化/朋友化：最早的社交媒体是博客平台，彼此的关联性不高；然后 Facebook 诞生了，它突出了朋友社交联系，然而在过去十几年的发展中它逐渐演变成了广告机器——每位北美用户每季度能为社交巨人带来逾 50 美元的收入。但这个广告机器最近被 TikTok 打败了，TikTok 是基于成瘾算法的推荐，而不是朋友关系，它的广告机器更强大。Facebook 正在向 TikTok 学习，这意味着我们所熟知的社交网络的终结。新的社交网络正在前方。

过去五十年，自由开源软件从鲜为人知逐渐成为今天基础设施的关键组成部分。自由软件通常由自愿的维护者维护，但当它们成为关键基础设施之后，维护者的角色也发生了 变化。过去他们只是出于自己的兴趣发布代码，不是为了满足大型企业和机构的需要，但突然之间他们肩膀上的责任变大了。许多人可能不知道某个自由开源项目对他们非常关键，通过错综复杂的依赖关系，你正在使用的软件依赖于某个开源组件，而它的安全问题也会影响到你的软件。最近发生的 Log4j 事件是供应链安全问题一个典型例子。社区最近开始加强对安全问题的关注，如 PyPI 根据过去半年的下载量筛选出大约 3500 个被归类为关键的项目，要求其维护者的账号必须启用 2FA，它向这些维护者免费提供了启用 2FA 的安全密钥。一部分人认为此举给维护者施加了不合理的负担。维护者们被要求做愈来愈多的事情，而且往往没有任何补偿。如果维护者不想这么做又怎么办呢？今天的世界和自由开源软件成长的世界已经截然不同。

GitHub 刚刚宣布商业化其 AI 编程助手 Copilot。Copilot 是用开源自由软件代码库训练的，在开发者写代码时根据函数名等上下文自动补充完后续代码，很多时候 Copilot 补充的是开源代码库中的代码拷贝。这就引起了许可证方面的问题。致力于推广和捍卫开源自由软件的非盈利组织 Software Freedom Conservancy(SFC) 尝试与微软/GitHub 讨论解决这个问题，但一再遭到漠视甚至无视。它正式发表声明，宣布将致力于帮助开源自由软件项目迁移出 GitHub，对现有成员项目不强制，但不再接受没有从 GitHub 迁移出去的长期计划的新成员。SFC 称它曾询问微软/GitHub 为什么只用开源自由软件训练 Copilot，而不将私有的 Microsoft Windows 和 Office 代码库作为训练集的一部分？微软拒绝回答，这暗示了它更注重自己的“知识产权”，乐于忽视和侵蚀开源自由软件用户的权利。

“智慧城市”这一说法源自于大型 IT 供应商的营销策略。它成为了城市运用技术——特别是先进、新兴技术的代名词。但是城市不仅仅是 5G、大数据、无人驾驶汽车和人工智能。它们是机遇、繁荣和进步的关键驱动力。专注于建设“智慧城市”可能会将城市变成技术项目。我们谈论的是“用户”而不是人；是每月、每日的活跃用户数量，而不是居民；是利益相关方和订阅用户，而不是公民。这也可能会限制改善城市的方法或者将其变成事务性工作，专注于即时投资回报或者可以提炼成KPI的成就。真正智慧的城市能够理解生活和生计的模糊性，它们受到“解决方案”实施之外的结果的驱动。它们是由居民的才能、关系和主人翁意识来定义的，而不是由部署在那里的技术定义。

在技术可以发挥作用的地方，对技术的应用也必须经过全面的深思熟虑，要考虑到城市居民的需求、现实和愿望。危地马拉城与我们在联合国开发计划署的国家办事处团队合作，正在使用这种方法来改善城市基础设施（包括公园和照明）的管理方式。该市正在标准化材料和设计以降低成本、节省劳动力，并简化审批和分配流程以提高维修和维护工作的速度和质量。一切都是由公民的需求驱动的。在拉丁美洲的其他地方，各大城市都在量化变量之外，考虑了福祉和其他细微的结果。协调和实施实现这些目标所需的复杂工作远比部署最新应用程序或安装另一件智能街道设施困难得多。但我们必须超越推销，探索如何让我们的城市成为真正的平台——而不仅仅是技术平台——以实现包容性和可持续发展。在这个世界上以城市为家的数十亿人的福祉有赖于此。

过去因为 CPU 和内存有限程序需要精打细磨，体积通常很小，占用的 CPU 和内存资源也很少。但今天的 CPU 足够强内存足够多，没多少程序员再优化程序了，结果就是程序日益臃肿。比如一个上传工具客户端 230MB 有 2700 个文件。Windows 的后台进程有上百个，即使没有运行游戏也有多个显卡进程在运行，即使不使用 Microsoft Edge 也有十几个相关进程在运行。这是为什么我们可能需要每年更换手机的原因，不是手机 CPU 速度慢而是企业开发的软件极端的缺乏效率，简洁优雅的软件早已是明日黄花。

小孩子可能会以为成年人都知道要干什么，但在成年之后才知道这个世界其实是草台班子，绝大多数人对正在做的事情没有任何头绪的。经营企业同样如此，人们一直在为做决策而苦恼。在一个行业干了足够长时间之后，你可能对业务有了深入了解。然而事情是在不断变化的，很多决策你仍然会缺乏明确的方向，仍然需要依赖于猜测和直觉。人们所总结的成功企业经营之道都是后见之明，成功企业其实并不清楚在每个阶段需要干什么，在一个不断变化的环境中，企业需要做出很多不确定的决策。如果你想创业，不要为不知道要干什么而放弃。因为没有人真正知道。

高能理论领域在 20 世纪取得重大突破，物理天才们赢得了对粒子对撞机连续七十年的支持和资助，推动了这一领域的成功。对撞机将物质撞在一起，从爆炸中发现了一个又一个粒子。天才们建立了标准模型解释这些粒子。位于瑞士的大强子对撞机（LHC）是那个时代的巅峰，它找到了完成模型所需的最后一个粒子——希格斯玻色子。今天那些天才几乎都离开了，继任者陷入了各种形式的数学超对称：弦理论、M-理论、D-膜等等。但问题是它什么都解释不了。高能理论变得高度学术化和数学化。爱因斯坦假设了四维时空，因为他需要四个维度来理解我们看到的世界。弦理论需要 11 个维度——或者可能是 10、12 或 26个维度。有些维度也许是卷曲的。为什么？显然是因为抽象数学中发生了巧妙的事情。

超对称不是一种严密而有效的理论，它被融合在一起以解释观察结果。这是一些复杂难懂的数学模型，也许可以解释一切，也许什么也解释不了。曾经在该领域工作的理论物理学家 Sabine Hossenfelder 精辟地总结了对这种情况。她一点也不拐弯抹角。一个巨型粒子对撞机不能真正地测试超对称理论，它已演化到几乎可以适用于一切。这让我们想到 LHC 及其假想的接班人（LHC++）。LHC 发现了希格斯粒子。然而它对超对称或者弦理论完全无用。Sabine 指出，任何大型强子对撞机的结果都无法排除超对称理论。更糟糕的是，LHC++ 也无法排除它。唯一的希望是巨大的新对撞机碰巧发现新的、意想不到的粒子。

在真空中，这算不上是一个可怕的想法。科学会在科学家偶然发现出乎意料的新现象时取得进展。出于这个原因，Ethan Siegel 提议建造LHC++。他认为反对这个建议的论点毫无诚意，或者是出于恶意。然而在这一点上他错了。经济和科学理智都主张采用另一种方法。更强大的LHC++将耗资数百亿美元。造价完全有可能飙升至 1000 亿美元。花那么多钱让一台机器上在黑暗中发射粒子是一个错误。如果你没有太多的事情要做而且资源又有限时，最好针对已知存在的问题。这些东西会引领去发现新的东西。20 世纪物理学革命性的成功就是这样拉开序幕的。

技术充满了各种叙事，但是最大声也是最持久的一个是人工智能和所谓的“数据”。我们被告知，AI是未来，一切都与数据有关——所以数据就是未来，我们应该拥有它，也许还会为此付出代价。各国也需要数据战略和数据主权。数据是新的石油。这多半是胡说八道。没有所谓的“数据”，它一文不值，它无论如何也不会属于你。更明显的是，数据不是一个东西，而是无数不同信息的集合，每一种信息都专属于特定的应用，不能用于别的事情。例如西门子有风力涡轮机遥测数据，伦敦交通局有刷票的数据，这是不可互换的。你无法用涡轮机的遥测数据规划新公交线路，如果你把这两套数据都交给 Google 或者腾讯，也不能帮他们建立更好的图像识别系统。

这种直截了当的说法似乎不值一提，但是它指出“中国有更多数据”之类常见的论调是无用的——更多的什么数据？美团每天要交付 5000 万份餐厅订单，这让它可以构建更高效的路由算法，但是不能将其用于导弹制导系统。你甚至不能用它在伦敦建立餐厅外卖业务。“数据”是不存在的——只有许多的数据集。当人们谈论数据时，他们主要指的是“你的”数据——你的信息以及你在互联网上所做的事情，其中一些被科技公司筛选、汇总并获取。我们想要更多的隐私控制，我们也认为应该拥有这些数据，无论它们在哪里。麻烦在于，“你的”数据中的大部分意义并不在于你，而是在于所有你与其他人的互动。你在 Instagram 上发布的内容意义不大：重要的是谁喜欢你的内容，他们还喜欢什么，你喜欢什么，还有谁喜欢它，谁关注了你，他们还关注了谁，以及谁关注了他们等等，在数以百万计的人的互动网络中向外延伸。

几天前，Eurogamer 关闭了论坛，结束了运营 20 多年的讨论社区。网站给出的解释和其它网站相似，称论坛用户数量非常少，关闭能节省运营开销。不过讨论平台仍然有必要存在，所以他们敦促读者转向该网站的 Discord。但这种行为、或者说强迫性的转移令用户相当反感，即使是论坛维护成本较高、受众群体越来越少，也不能改变这种行为的强迫性事实。从某种程度上说，去论坛化趋势可能给整个互联网造成长期损害。论坛与 Discord 就像是苹果和橘子，用户的转移并非发生在两个同类事物之间，而是走向了完全不同的讨论平台。Discord 更适合即时对话，论坛则完全不一样。论坛上发布的内容经过更精心的考量，虽然远非完美但却更加持久。论坛创造的其实是一种记录，一套我们可以随时搜索的档案。这样无论何时当我们希望重新审视问题、寻求帮助或者是查看特定时段内发生过什么，都能快速找到对应的记录。这是一笔重要的财富，也是现代互联网得以蓬勃发展的根基。

元宇宙成了这个秋天最热门的Tag。《连线》杂志的一篇报道 （中文版），对于“元宇宙”的价值观提出了担忧。担忧从作者本人设想的一个故事开始：“2030年一个凉爽的夏夜，我和16岁的女儿走在街上，透过AR头显，观看天空中的星星。我们头顶的星空依旧透彻清晰，上面叠加展示着遥远恒星的信息。我给女儿指出了飞马座(Pegasus)，透过它的神话传说向后代传授生命的意义。这是个美好的时刻，美好得毫无瑕疵。我和女儿继续前行，经过一排木栅栏，上面涂着一连串的脏话和虎狼之词。我已经成年，所以戴着的头显能看到真实的涂鸦内容；但作者的女儿看不到，因为她的头显被设置为过滤掉不适当的内容。所以，她不明白为什么附近那些人一脸愤懑。”
这个元宇宙的设定看起来很合理。但是，如果在小女孩的世界里，如果所有的不美好的东西都被过滤掉了，甚至包括无家可归等重要的社会问题，那她要怎么理解并同情身处这类困境的人们？如果其他人也在自己的AR头显中把“美化”滤镜开到最强，那这个世界还有人能体会贫困社群的苦楚吗？再进一步，如果大部分人都对身边的苦难视若无睹，我们该如何拨乱反正、就这个问题展开有意义的讨论？
事实上，我们与这些道德问题的距离，远比很多人想象中更近。Facebook公司正计划推进扎克伯格本人提出的愿景，即由一家“社交平台”转型为一家“元宇宙公司”。相信有些朋友已经体会过Horizon Workrooms带来的出色临场感，媒体的碎片化与信息茧房也当着我们的面将真实世界、真实问题撕了个粉碎。如果任其发展，元宇宙的普及只会让事情变得更糟。不久之后，我们每个人也许都将生活在一个只符合自己个性、兴趣与品味的世界当中，这可能会不断侵蚀我们的共同经历，让人和人之间更难进行有意义的联系。

根据 Google 的描述，reCAPTCHA 是一项保护网站免于垃圾信息围攻的免费安全服务。但随着 reCAPTCHA 对人类而言越来越恼人越来越感到痛苦，你可能会问：难道没有更好的方法遏制垃圾信息？阴谋论者可能会认为，有更好的方法，但 GreCAPTCHA 就是为了折磨人类，强迫人类免费训练 Google 的 AI，他们甚至断言“没有比 reCAPTCHA 更邪恶的东西了”。有研究称，在 2017 年到 2018 年，大部分人解决一道 reCAPTCHA 所谓区分人类和机器人的难题平均需要花 8 秒钟，而今天需要花 30 秒钟。Google 为什么要这样折磨我们？它其实就是让用户训练 AI。